Руководитель платформы Data Lake

Руководитель платформы Data Lake

О платформе

Единый автоконвейер — SaaS-платформа для автоматизации кредитного конвейера в сегменте автолендинга, лизинга физлиц и МФО. Платформа работает в режиме multitenant: несколько банков-клиентов используют единую кодовую базу с индивидуальными конфигурациями.

Data Lake является частью shared platform layer и аккумулирует данные со всех этапов конвейера и всех банков-тенантов. Именно здесь сосредоточен потенциал аналитики, оптимизации платформы и монетизации данных.

Обязанности

Продуктовое управление Data Lake

• Формирование и приоритизация продуктового бэклога платформы Data Lake исходя из бизнес-ценности (OKR/KPI).
• Выявление потребностей конечных пользователей (банки-партнёры, внутренние команды, автопроизводители) и трансляция в требования к данным.
• Управление SLA платформы: качество, доступность, актуальность данных.
• Определение и мониторинг adoption-метрик: использование данных бизнес-командами и партнёрами.

Монетизация и стратегия

• Разработка и реализация стратегии монетизации данных:

• прямая продажа датасетов и аналитических отчётов;
• data-driven features в продуктах платформы;
• бенчмарки и инсайты для банков-партнёров и автопроизводителей.

• Построение roadmap Data Lake с измеримым ROI; выбор фокусных use cases.
• Связывание качества и доступности данных с бизнес-метриками: выручка, конверсия, TTCash, NPS.

Взаимодействие со стейкхолдерами

• Уверенная коммуникация с C-level и нетехническими аудиториями; «перевод» между бизнесом и инженерами.
• Согласование приоритетов между несколькими заказчиками (банки-тенанты, внутренние операционные команды, продуктовая команда).
• Участие в проектных группах: разработка требований к данным, контроль их внедрения.
• Консультирование бизнес-подразделений по возможностям и ограничениям платформы.

Управление командой и Data Governance

• Руководство кросс-функциональной командой: дата-инженеры, аналитики, DevOps.
• Выстраивание data governance: управление качеством данных, метаданными, политиками доступа.
• Постановка задач инженерной команде; участие в код-ревью требований и архитектурных решений.

Требования

Обязательно — Бизнес и стратегия

• Опыт управления дата-платформой или дата-продуктом как продуктом (бэклог, приоритизация, метрики adoption).
• Практика трансляции данных в бизнес-ценность: умение связать качество данных с выручкой, операционной эффективностью, NPS.
• Стратегическое мышление: построение roadmap, понимание рыночных трендов в области данных.
• Опыт монетизации данных или запуска data-продуктов — не только на уровне стратегии.

Обязательно — Управление и лидерство

• Опыт управления кросс-функциональными командами (дата-инженеры, аналитики, DevOps).
• Опыт выстраивания data governance: качество данных, метаданные, политики доступа.
• Навыки stakeholder management: согласование приоритетов между несколькими заказчиками.
• Умение самостоятельно вести сложные проекты: планирование, управление приоритетами, контроль исполнения.

Обязательно — Технический минимум

• Понимание архитектуры Data Lake: зоны хранения (raw / silver / gold), форматы (Parquet, Delta), оркестрация пайплайнов.
• Умение читать и обсуждать техническую документацию; постановка задач инженерной команде.
• Базовое понимание SQL и инструментов BI — достаточно для содержательного диалога с командой.

Желательно

• Знание облачных платформ (Azure Data Lake / AWS S3 / GCP) на уровне архитектурных решений.
• Опыт с Data Mesh / Data Product подходами.
• FinOps-мышление: оптимизация cloud costs, понимание экономики платформы.
• Знание специфики автомобильной / автодилерской отрасли или финтех-кредитования.
• Практический опыт работы с Databricks, Apache Spark, dbt.

Что мы ждём от нашего идеального кандидата

• Системный подход и умение работать с большими объёмами данных; хороший уровень time management.
• Умение выявлять и минимизировать риски; способность находить оптимальные решения с учётом баланса интересов бизнеса и платформы.
• Профессиональные навыки работы с требованиями и документацией, включая формулировки «с нуля», сильные аналитические способности.
• Открытость к новым идеям, ответственность за решения, проактивность в достижении результатов.
• Коммуникабельность: умение содержательно и понятно донести техническую информацию до бизнес-подразделений.
• Умение и желание работать как самостоятельно, так и в команде.

Что мы предлагаем

• Работу над продуктом с реальным рыночным потенциалом: данные мультитенантной платформы — ценный актив для банков, автопроизводителей и партнёров.
• Роль, которая формируется «с чистого листа»: возможность самостоятельно выстроить Data Lake как продуктовое направление.
• Дружную команду с здоровой атмосферой и адекватным руководством, где ценится инициативность и желание развиваться.
• Комфортный режим работы, важен work-life balance.
• Регулярные тимбилдинги и обмен знаниями внутри команды и между смежными подразделениями.